AI 딥러닝 스타트업 카이어(Kaier. 대표 이교혁)가 제조 및 인프라 운영 과정에서 발생하는 초미세 결함을 검출할 수 있는 독자적인 딥러닝 머신비전 기술을 개발하고 카이어 비전소프트웨어 패키지(Kaier Vision SW Package) 를 출시했다.

카이어 머신 비전 기술을 적용하면 이미지 내에서 사람의 육안으로는 판별이 어려운 2 픽셀 크기의 초미세 결함까지도 검출할 수 있다. Kaier Vision SW는 인공지능 비전문가도 전문가에 준하는 수준으로 딥러닝 모델을 학습할 수 있도록 다양한 기능을 제공하고 있다.

사용자가 원하는 학습 조건을 GUI (Graphic User Interface)를 통해 쉽게 설정할 수 있는 것이 특징이다.

기존의 딥러닝 머신비전 기술을 적용하면 일정 크기 이상의 객체는 정확하게 검출할 수 있었다. 하지만, 반도체, 디스플레이, 식음료 등의 제조 과정에서는 초미세 크기의 결함이 발생하기도 하는데, 기존의 머신비전 기술로는 초미세 크기의 결함을 검출하는 것에는 한계가 있었다.

카이어는 이러한 초미세 크기의 결함을 검출하기 위해, 이미지 내에 존재하는 매우 작은 크기의 객체 특징을 분석할 수 있는 독자적인 머신 비전 기술을 개발하여 Kaier Vision SW 에 탑재하고, 국내 제조 대기업의 제조 라인에 적용하여 검증을 완료하였다.

KaierVisionSW에 탑재된 기술은 제조 과정에서의 결함을 찾아낼 뿐 아니라, 철도, 도량, 발전 시스템 등의 사회 인프라 운영 과정에서 발생하는 미세한 이상 상태를 검출하는 등 다양한 분야에 적용될 수 있다.

머신비전 기술은 이미지를 분석하여 원하는 정보를 추출하는 기술이며, 이미지는 다양한 형태로 존재하는 데이터의 한 종류라고 볼 수 있다. 데이터는 이미지 뿐 아니라 전류, 진동, 온도, 소음, 압력 등과 같이 다양한 형태로 수집된다.

Kaier Vision SW 에 탑재된 초미세 크기 결함 이미지 분석 기술은 이미지 외의 다른 형태의 데이터에도 적용될 수 있으며, 카이어는 초미세 결함을 검출하는 머신비전 기술을 빅데이터 분석 분야에 확대 적용하여 예지 보전 등의 분야로 사업 확대를 추진하고 있다.

카이어는 인공지능 기술이 해결할 수 있는 문제는 여전히 제한적이며, 성공적인 인공지능 기술 도입을 위해서는 문제 해결의 전체 과정을 반드시 전문가와 함께 해야한다고 조언하고 있다.

한편, 카이어는 작년 11월 퓨처플레이로 부터 시드 단계 투자를 받고 2021년 첫 팁스(TIPS) 사업에 선정되었으며, 설립 초기 부터 지속적으로 연세대학교와 공동으로 딥러닝 기술 연구개발을 추진하고 있다.